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目的 构建海洋管线外腐蚀速率预测模型,提高海底油气管线外腐蚀速率预测的准确性.方法 建立基于套索(LASSO)回归和鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)腐蚀速率预测模型,采用LASSO回归方法对指标进行筛选,提取海洋管线腐蚀的主要影响因素.应用最小二乘支持向量机算法建立海洋管线外腐蚀速率预测模型,并使用鲸鱼优化算法对模型参数进行优化,避免了参数取值对模型回归性能的影响.以海洋挂片实验为例,通过MATLAB进行模拟仿真,分析验证模型预测结果,并将预测结果与其他模型进行对比分析.结果 LASSO回归算法筛选得到影响腐蚀速率的主要因素为:温度、溶解氧含量、pH值.采用WOA-LSSVM模型所预测的结果与实际值较为吻合,其平均相对误差为2.23%,均方根误差(RMSE)为0.3248,决定系数R2达到0.9708,均优于其他两种模型.结论 基于LASSO回归和鲸鱼优化算法的最小二乘支持向量机预测模型具有更优的泛化能力和预测精度,为海底管道腐蚀研究工作提供了新思路,也为海洋油气输送系统的结构安全与风险防范提供了参考. 相似文献
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1引言
本篇文章将重点分析新兴国产低压主要品牌:新时达、麦格米特、海浦蒙特、吉泰科、索肯和平、澳地特、七喜工控、步科、中冶南方等,分别从产品特点、营销方式等进行分析说明,并对内资变频器品牌未来发展方向作简明论述.
2主要新兴变频器品牌介绍
(1)新时达
该公司变频器软件来自欧洲,由于其在电梯行业多年积累的经验,对电梯控制的深入了解,电梯专用型变频器一经推出,即赢得市场好评.其重点销售行业为各类电梯和港口起重机械行业. 相似文献
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本文探讨了煤矿带选择性漏电保护馈电开关存在的实际问题,通过广泛的技术论证寻找解决的方法,取得理想的效果。 相似文献
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针对维吾尔语零指代现象,提出采用栈式降噪自编码的深度学习机制进行维吾尔语零指代消解。首先由大规模无标注维吾尔语语料训练得到富含语义和句法信息的词嵌入表示,将其作为候选先行语和缺省零代词的语义特征;其次根据维吾尔语语言特点,抽取14项针对零指代消解任务的手工设计特征;然后融合word embedding特征和14项hand-crafted特征作为栈式降噪自编码的输入,最后经过无监督逐层贪婪的预训练和有监督的微调过程,使用softmax进行分类完成维吾尔语零指代消解任务。实验结果表明,与传统栈式自编码、浅层机器学习的支持向量机和人工神经网络相比,栈式降噪自编码的F值分别提高了4.450%、10.032%和8.140%,实验结果验证了该方法的有效性及栈式降噪自编码在任务中具备挖掘高层面鲁棒性语义特征的优势。 相似文献
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针对维吾尔语人称代词指代消解研究忽略了待消解项识别而引入了噪声的问题,提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)的维吾尔语人称代词待消解项识别方法。在分析维吾尔语人称代词语法特征和语言规则的基础上,总结出包含10项特征的维吾尔语人称代词待消解项特征集。所提方法首先通过逐层贪婪地训练每一层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)网络,来保证特征向量映射到不同的特征空间,尽可能多地保留特征信息;并在最后一层设置BP网络,对RBM输出的特征向量进行分类,以有监督的方式训练整个网络并进行微调。实验结果表明,所提方法正确识别维吾尔语人称代词待消解项的准确率达到95.17%,比SVM算法提高了9%,从而验证了其有效性和可行性。 相似文献
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为了制备具有工业化应用价值的1,1,1,2-四氟乙烷脱氟化氢制备三氟乙烯用催化剂,在固定床反应器上考察了催化剂制备条件如溶剂、沉淀温度、沉淀剂浓度对氟化铝基催化剂性能的影响。结果表明不同制备条件下得到的催化剂均为β-AlF3。当乙醇为溶剂、室温沉淀、氢氟酸浓度为22.5 mol/L时,制得的AlF3催化剂初始活性最高。在反应温度450℃,接触时间3.2(g·s)/mL的条件下,1,1,1,2-四氟乙烷初始转化率达36%,三氟乙烯选择性为100%,运行8 h后催化剂活性保持在26%,选择性为100%。 相似文献